編輯導語:AI在現實中的應用有很多,你有沒有想過,它還可以進行文本糾錯呢?傳統的校對既耗時又枯燥,通過AI糾錯,不僅能更快完成,還能提高準确度。那麼AI“文本糾錯”背後的原理是什麼呢?和我一起看看吧!
前面跟大家分享了AI開放平台的相關内容,之後想圍繞AI應用實例這塊跟大家分享交流,這節主要講述跟NLP相關的一個應用實例——“文本糾錯”。
一、背景雖然這幾年短視頻在内容傳播方面發展得很火,但是文稿仍然占據重要地位。而文稿傳播最重要的一點就是信息的準确性,尤其是一些有知名度的正式平台更是會在文稿發送前進行校對修正。
傳統的人工校對工作量是非常大的,一篇5000字的文稿完成校對差不多需要1-2個小時,對于校稿人員來說既耗時又枯燥。有一家内容平台就提出,希望我們通過AI能力提供快速校對工具,主要針對中文文稿,幫助校稿人員和編輯人員減少内容錯誤。
為了滿足該需求,我們基于NLP技術提供了文本糾錯服務。
二、關鍵技術文本糾錯中用到的技術的前世今生在這不過多介紹了,目前文本糾錯的主流方向還是使用機器學習的方式來完成,其中需要用到的核心技術主要包括語言知識學習、上下文理解和知識計算。
(1)用戶場景:審稿或者編輯人員輸入中文文字信息,系統自動糾錯,并給出修改建議,審稿人員對錯誤快速修訂。
(2)應用邊界:
産品核心業務流程主要是産品端和算法端的交互,具體業務流程如下:
(1)頁面功能設計
頁面核心功能主要包括如下:支持内容上傳、内容審查、結果确認和内容下載。
主要頁面設計如下:
(2)API接口設計
包括内容糾錯請求接口和結果回調接,分别用于内容審查糾錯和結果返回,以下描述主要的輸入和輸出參數:
産品上線前,需要對産品的性能進行評估,主要包括三個指标:誤報率、召回率和處理時間。
文本糾錯是NLP非常基礎的場景應用,但是實際業務價值卻是很大的。在具體業務場景應用方面不僅可以用在在媒體編輯、電子病曆等輸入文本糾錯,還可以應用于語音搜索、客服問答等業務。
本文由@Eric_d 原創發布于人人都是産品經理,未經許可,禁止轉載
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